Hadoop与Spark都是大数据处理框架，但它们各自适用于不同的场景。以下是它们的主要区别和应用场景：
Hadoop与Spark的主要区别
- 编程模型：Hadoop的MapReduce模型需要将计算过程转化为Map和Reduce两个阶段，而Spark提供了更灵活的编程模型，支持多种数据集操作类型。
- 数据存储：Hadoop的MapReduce计算时，中间结果存储在本地磁盘中，而Spark将中间结果存储在内存中，减少了磁盘I/O开销。
- 数据处理速度：Spark基于内存计算，处理速度比Hadoop快得多，特别是在迭代算法和交互式查询中表现出色。
- 生态系统：Hadoop拥有庞大的生态系统，包括Hive、Pig、HBase等工具，而Spark的生态系统相对较新，但也在不断壮大，包括MLlib、GraphX、Structured Streaming等库。
适用场景
- Hadoop：适用于大规模数据的离线批处理任务，如海量日志分析、数据仓库构建等，这些场景对实时性要求不高。
- Spark：适用于大规模数据的实时计算和交互式分析任务，如实时推荐、欺诈检测、在线广告投放等，这些场景需要快速处理数据。
性能对比
- 在官方基准测试中，Spark比Hadoop快近10倍（批处理速度），内存中的数据分析速度则快近100倍。
选择Hadoop还是Spark，取决于你的具体需求，包括处理速度、数据量大小、实时性要求以及生态系统支持等因素。
